人工智能平台PAI

Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。

AI时代飞速发展，大模型和AI的应用创新不断涌现，面对百花齐放的AI模型，阿里云计算平台大数据AI解决方案总监魏博文分享如何通过阿里云提供的大数据AI一体化平台，解决企业开发难、部署繁、成本高等一系列问题，让中小企业快速搭建AI应用。

PAI-Rec推荐平台针对实时特征有三个处理层次：1) 离线模拟反推历史请求时刻的实时特征；2) FeatureStore记录增量更新的实时特征，模型特征导出样本准确性达99%；3) 通过callback回调接口记录请求时刻的特征。各层次确保了实时特征的准确性和时效性。

本文将为您带来“PAI+DeepSeek，30分钟打造支持连网搜索+私有知识库的智能应用”最佳实践，大模型能力、联网能力再加持 RAG 方案，实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。

本文介绍了AI平台在大语言模型时代的新能力和发展趋势。面对推理请求异构化、持续训练需求及安全可信挑战，平台推出了一系列优化措施，包括LLM智能路由、多模态内容生成服务、serverless部署模式等，以提高资源利用效率和降低使用门槛。同时，发布了训推一体调度引擎、竞价任务等功能，助力企业更灵活地进行训练与推理任务管理。此外，PAI开发平台提供了丰富的工具链和最佳实践，支持从数据处理到模型部署的全流程开发，确保企业和开发者能高效、安全地构建AI应用，享受AI带来的红利。

本文深入解读了大数据与AI联合场景下的技术，重点探讨了大语言模型、多模态模型训练及应用数据处理。文章首先分析了算法、算力和数据在大模型训练中的重要性，强调数据采集、标注和质量控制的关键作用。接着介绍了PAI平台上的端到端数据处理套件，涵盖预训练、有监督微调和偏好对齐的数据处理流程，以及数据合成和蒸馏技术的应用。最后展望了未来在多模态处理、性能优化和行业解决方案方面的扩展方向。

本文介绍了如何从零开始部署一套RAG应用，并将其集成到移动端，如钉钉群聊中。应用场景包括客服系统、智能助手、教育辅导和医疗咨询等。通过阿里云PAI和AppFlow，您可以轻松部署大模型RAG应用，并实现智能化的问答服务。具体步骤包括准备向量检索库、训练私有模型、部署RAG对话应用、创建钉钉应用及配置机器人等。

Python基于librosa和人工神经网络实现语音识别分类模型(ANN算法)项目实战

阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

这篇内容介绍了线性回归的数学推导，包括基本概念、中心极限定理、最大似然估计、对数似然函数和解析解求法。线性回归的目标是找到最佳权重向量，使得预测值与实际值之间的误差最小。中心极限定理和最大似然估计用于处理误差服从正态分布的情况，通过对数似然函数求解最优权重。最后，通过梯度和Hessian矩阵判断解的最优性，并给出Python代码实现和可视化结果。

多模态理解模型具有广泛的应用，比如多标签分类、视频问答（videoQA）和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展，然而，他们仍然面临两个巨大的挑战：无法充分的利用现有的特征；训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI，这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型，可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。

面向中文特定领域的文图生成模型，采用与Stable Diffusion一样的模型结构，在给定中文文本的情况下可以实现快速的文图生成工作。

助力模型推理服务降本增效，适用于推理成本敏感场景，如：AIGC内容生成异步推理、批量图像处理、批量音视频处理等。

BladeDISC 上一次更新主要发布了 GPU AStitch 优化，方法来源于我们发表在 ASPLOS 2022上的论文AStitch。这一次，我们发布了 0.3.0 版本。

在本系列分享中我们将介绍BladeDISC在动态shape语义下做性能优化的一些实践和思考。本次分享的是我们最近开展的有关shape constraint IR的工作，Part I 中我们将介绍问题的背景，面临的主要挑战和以及我们做shape constraint IR的动机。

ViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-based Mask R-CNN两个工作的延续。MAE提出了ViT的无监督训练方法，而ViT-based Mask R-CNN给出了用ViT作为backbone的Mask R-CNN的训练技巧，并证明了MAE预训练对下游检测任务的重要性。而ViTDet进一步改进了一些设计，证明了ViT作为backone的检测模型可以匹敌基于FPN的backbone(如SwinT和MViT)检测模型。

摘要：在2017杭州云栖大会机器学习平台PAI专场上，阿里巴巴研究员、阿里云机器学习平台PAI负责人林伟为大家分享了人工智能的发展历史以及阿里云机器学习平台PAI的简单情况和特性。   本文内容根据嘉宾演讲视频以及PPT整理而成。

数据挖掘的一个经典案例就是尿布与啤酒的例子。尿布与啤酒看似毫不相关的两种产品，但是当超市将两种产品放到相邻货架销售的时候，会大大提高两者销量。很多时候看似不相关的两种产品，却会存在这某种神秘的隐含关系，获取这种关系将会对提高销售额起到推动作用，然而有时这种关联是很难通过理性的分析得到的。这时候我们需

DBMTL（Deep Bayesian Multi-Target Learning）是阿里开源的多任务学习模型，显式建模任务因果依赖（如CTR→CVR）。基于TorchEasyRec实现，采用共享Bottom MLP+双Tower结构，CVR Tower融合CTR中间表征，体现贝叶斯条件关系。

【AI大模型面试宝典】深入解析归一化技术：LayerNorm、RMSNorm原理与应用，Pre-norm vs Post-norm对比，助力掌握大模型训练稳定与加速收敛核心要点。高频考点+实战解析，轻松拿下offer！点赞关注，持续更新～ #大模型面试 #归一化

在数字化时代，企业需专业网站拓展市场，网站源码建站因高性价比、强灵活性成中小企业首选，比定制开发成本低、比模板建站自由。选源码要明确需求、看质量售后与 SEO 扩展性，下载用官方渠道，经准备服务器域名、安装设置可上线，助企业低成本建高自由度安全网站。

QuickSSO是2021年发布的统一身份认证平台，基于OAuth2.0标准，旨在解决企业多应用账号繁杂、登录繁琐和管理分散等问题。其核心功能包括单点登录与应用整合、统一身份与权限管控、多场景协同办公（如即时通讯、网盘、审批流程）以及全面审计与多端适配。平台支持易接入部署，适配各类企业及政务场景，典型案例如与ECreator低代码工具协同搭建客户管理系统，实现高效身份认证与权限管控，是企业数字化转型的重要工具。

近期，阿里通义千问团队创新性提出了GSPO算法，GSPO 算法与其他 RL 算法相比，定义了序列级别的重要性比率，并在序列层面执行裁剪、奖励和优化。同时具有强大高效、稳定性出色、基础设施友好的突出优势。

阿里云人工智能平台 PAI 平台推出的全球化的服务接入矩阵，为 LLM 服务量身打造了专业且灵活的服务接入方案，正重新定义 AI 服务的高可用接入标准——从单地域 VPC 安全隔离到跨洲际毫秒级调度，让客户的推理服务在任何网络环境下都能实现「接入即最优」。

DistilQwen 系列是阿里云人工智能平台 PAI 推出的蒸馏语言模型系列，包括 DistilQwen2、DistilQwen2.5、DistilQwen2.5-R1 等。本文详细介绍DistilQwen2.5-DS3-0324蒸馏小模型在PAI-ModelGallery的训练、评测、压缩及部署实践。

DistilQwen2.5 是阿里云人工智能平台 PAI 推出的全新蒸馏大语言模型系列。通过黑盒化和白盒化蒸馏结合的自研蒸馏链路，DistilQwen2.5各个尺寸的模型在多个基准测试数据集上比原始 Qwen2.5 模型有明显效果提升。这一系列模型在移动设备、边缘计算等资源受限的环境中具有更高的性能，在较小参数规模下，显著降低了所需的计算资源和推理时长。阿里云的人工智能平台 PAI，作为一站式的机器学习和深度学习平台，对 DistilQwen2.5 模型系列提供了全面的技术支持。本文详细介绍在 PAI 平台使用 DistilQwen2.5 蒸馏小模型的全链路最佳实践。

检索增强生成模型结合了信息检索与生成式人工智能的优点，从而在特定场景下提供更为精准和相关的答案。以人工智能平台 PAI 为例，为您介绍在云上使用一站式白盒化大模型应用开发平台 PAI-LangStudio 构建面向教育场景的大模型 RAG 检索增强解决方案，应用构建更简便，开发环境更直观。此外，PAI 平台同样发布了面向医疗、金融和法律领域的 RAG 解决方案。

简介：本文探讨光学字符识别（OCR）技术与大语言模型（LLM）结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限，而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势，并以财务报表解析为例，说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外，文章也展望了未来的技术发展趋势，包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向，预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。（240字）

PAI产品下训练（train）模型任务的费用细节

在《PAI可信AI解决方案》会议中，分享了安全、可信、隐私增强的企业级AI。会议围绕三方面展开：首先通过三个案例介绍生活和技术层面的挑战；其次阐述构建AI的关键要素；最后介绍阿里云PAI的安全功能及未来展望，确保数据、算法和模型的安全与合规，提供全方位的可信AI解决方案。

生成式AI（GenAI）革新了企业架构，催生新数据集成模式与最佳实践。借助Apache Kafka与Apache Flink，企业能高效处理大规模实时数据，连接各类数据库与分析平台。Kafka作为核心组件，支持GenAI应用如服务台自动化、聊天机器人及内容审核。结合大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）与向量数据库，Kafka与Flink共同打造强大数据流处理能力，克服GenAI挑战，如昂贵训练成本、数据时效性与准确性。通过语义搜索与RAG设计模式，确保LLM生成内容可靠无误。

浅谈AIGC的应用场景

阿里云PAI-Stable Diffusion开源代码浅析之所有api的入参如何看

阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台，旨在降低AI开发门槛，加速创新，助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务，共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述，涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

阿里云百炼平台结合流程画布与智能体，实现业务流程自动化。通过拖拽配置节点、对接智能体应用，确保数据交互与调度。智能体动态调度提升效率，提供可视化监控。但学习成本、性能优化、错误处理和兼容性是挑战。

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